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1、個(gè)性化醫(yī)療信息服務(wù)的發(fā)展使得醫(yī)療信息服務(wù)模式發(fā)生了轉(zhuǎn)變,即由傳統(tǒng)的“人找信息”的被動(dòng)服務(wù)模式向根據(jù)用戶興趣特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)“信息找人”的主動(dòng)服務(wù)模式轉(zhuǎn)變。由于系統(tǒng)向用戶提供的信息都是根據(jù)用戶個(gè)體特征定制的,因此大大提升了醫(yī)療信息服務(wù)的體驗(yàn)和效率。然而目前已有的個(gè)性化醫(yī)療信息服務(wù)系統(tǒng)都是基于傳統(tǒng)Web的服務(wù)方式,用戶興趣模型的構(gòu)建也沒(méi)有與用戶個(gè)體的健康狀況相結(jié)合,因此并不能很好地針對(duì)用戶個(gè)體健康差異為其提供具有實(shí)時(shí)性、前瞻性的醫(yī)療信息服務(wù)。
2、> 本文借助于移動(dòng)終端設(shè)備便捷、實(shí)時(shí)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),提出構(gòu)建一個(gè)基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的個(gè)性化醫(yī)療信息服務(wù)系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),本文主要針對(duì)以下幾個(gè)方面開(kāi)展研究工作:
1.本文基于用戶興趣模型的推薦思想,提出將用戶的體征參數(shù)信息參與用戶興趣模型的構(gòu)建,并參考各項(xiàng)體征參數(shù)的相關(guān)臨床標(biāo)準(zhǔn)制定了相應(yīng)興趣特征項(xiàng)的權(quán)重設(shè)置規(guī)則,實(shí)現(xiàn)了針對(duì)用戶個(gè)體的健康差異提供更全面的個(gè)性化醫(yī)療信息服務(wù)。
2.本文完成了用戶興趣模型的構(gòu)建,并提出了其兩
3、種隱式更新機(jī)制。一方面通過(guò)跟蹤用戶點(diǎn)擊行為,利用文本特征提取的相關(guān)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了用戶興趣模型的增量更新;另一方面,本文基于艾賓浩斯遺忘曲線提出了一種興趣權(quán)值衰減函數(shù),從而實(shí)現(xiàn)了興趣模型的減量更新。通過(guò)模擬人類大腦的遺忘規(guī)律,衰減用戶的興趣特征項(xiàng)權(quán)值,就能夠有效降低用戶不再感興趣的特征項(xiàng)權(quán)重,提高興趣模型表達(dá)的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性;同時(shí)也提高了興趣模型的自適應(yīng)性,避免其過(guò)于龐大和臃腫。
3.本文基于WebCollector設(shè)計(jì)了一個(gè)多線程
4、爬蟲(chóng)程序,可以從網(wǎng)絡(luò)上分類抓取醫(yī)療信息。通過(guò)提取文本的指紋值來(lái)實(shí)現(xiàn)文檔去重的操作,并利用文檔頻率-倒排文檔頻率算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)文本特征的提取,從而實(shí)現(xiàn)了用向量空間模型來(lái)表征文檔的信息,最終完成了醫(yī)療信息庫(kù)的構(gòu)建。
4.本文利用 Spring提供的 Quartz任務(wù)調(diào)度框架使得服務(wù)器能夠在后臺(tái)按照設(shè)定的時(shí)間間隔定期更新用戶的興趣模型,提高了用戶興趣模型更新的實(shí)時(shí)性。此外,本文將用戶的信息推薦列表持久化存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中,同樣利用 Qua
5、rtz任務(wù)調(diào)度框架定期更新用戶的信息推薦列表,大大提升了用戶請(qǐng)求個(gè)性化推薦時(shí)服務(wù)器的響應(yīng)速度,同時(shí)也提升了用戶的使用體驗(yàn)。
5.本文基于以上理論和基礎(chǔ)研究,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于Android平臺(tái)的實(shí)時(shí)個(gè)性化醫(yī)療信息服務(wù)的原型系統(tǒng)。系統(tǒng)結(jié)合顯式和隱式兩種方式來(lái)獲取用戶興趣,接著利用向量的夾角余弦公式實(shí)現(xiàn)了用戶興趣模型與醫(yī)療信息文檔的相似度計(jì)算,最終實(shí)現(xiàn)了將個(gè)性化推薦技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療信息服務(wù)領(lǐng)域。系統(tǒng)測(cè)試的結(jié)果表明,信息推薦的查準(zhǔn)率
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